Κοινή χρήση τεχνολογίας

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

The Art of Cluster Labeling: Στρατηγικές ανάθεσης ετικετών ομαδοποίησης δεδομένων στο SKlearn

Στον τομέα της μηχανικής μάθησης, η ομαδοποίηση είναι μια μέθοδος μάθησης χωρίς επίβλεψη που στοχεύει στη διαίρεση των δειγμάτων στο σύνολο δεδομένων σε πολλές συστάδες, έτσι ώστε η ομοιότητα των δειγμάτων στο ίδιο σύμπλεγμα να είναι υψηλή και η ομοιότητα δειγμάτων μεταξύ διαφορετικών συστάδων να είναι χαμηλή. Η ανάθεση ετικετών συμπλέγματος είναι ένα βασικό βήμα στη διαδικασία ομαδοποίησης, η οποία περιλαμβάνει τον τρόπο αντιστοίχισης κάθε δείγματος σε ένα συγκεκριμένο σύμπλεγμα. Το Scikit-learn (sklearn για συντομία), ως μια ισχυρή βιβλιοθήκη μηχανικής εκμάθησης στην Python, παρέχει μια ποικιλία αλγορίθμων ομαδοποίησης και μεθόδων ανάθεσης ετικετών. Αυτό το άρθρο θα περιγράφει λεπτομερώς τις μεθόδους που χρησιμοποιούνται για την ανάθεση ετικετών ομαδοποίησης δεδομένων στο sklearn και θα παρέχει πρακτικά παραδείγματα κώδικα.

1. Η σημασία της ανάθεσης ετικέτας συμπλέγματος

Η ανάθεση ετικέτας συμπλέγματος είναι κρίσιμη για:

• ενδο-συστάδα συνέπεια: Βεβαιωθείτε ότι τα δείγματα στο ίδιο σύμπλεγμα έχουν υψηλό βαθμό ομοιότητας.
• μεταβλητότητα μεταξύ συστάδων: Βελτιώστε τη διαφορά μεταξύ διαφορετικών συμπλεγμάτων και βελτιώστε το αποτέλεσμα ομαδοποίησης.
• Ερμηνευσιμότητα των αποτελεσμάτων: Παρέχετε σαφή αποτελέσματα ομαδοποίησης για εύκολη ανάλυση και ερμηνεία.

2. Αλγόριθμος ομαδοποίησης στο sklearn

Το sklearn παρέχει μια ποικιλία αλγορίθμων ομαδοποίησης Οι παρακάτω είναι μερικές κοινά χρησιμοποιούμενες μέθοδοι ομαδοποίησης:

• K-Μέσα ομαδοποίησης: Επιλέγει επαναληπτικά κέντρα συμπλέγματος και εκχωρεί δείγματα στο πλησιέστερο κέντρο συμπλέγματος.
• ιεραρχική ομαδοποίηση: Μια μέθοδος ομαδοποίησης που βασίζεται σε δέντρα που μπορεί να είναι συσσωματωτική (από κάτω προς τα πάνω) ή διαιρετική (από πάνω προς τα κάτω).
• DBSCAN: Αλγόριθμος ομαδοποίησης με βάση την πυκνότητα, ικανός να αναγνωρίζει συστάδες αυθαίρετων σχημάτων και να επεξεργάζεται θορυβώδη δεδομένα.
• Μίγμα Gaussian: Μια μέθοδος ομαδοποίησης που βασίζεται σε ένα μοντέλο πιθανότητας, με την υπόθεση ότι τα δεδομένα αποτελούνται από ένα μείγμα πολλαπλών κατανομών Gauss.

3. Μέθοδος ανάθεσης ετικετών ομαδοποίησης

Στο sklearn, η ανάθεση ετικετών συμπλέγματος γίνεται συνήθως στο μοντέλο ομαδοποίησηςfitήfit_predictΣυμπληρώνεται αυτόματα στη μέθοδο.

3.1 K-Means ανάθεση ετικέτας ομαδοποίησης

from sklearn.cluster import KMeans

# 假设X是数据集
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
cluster_labels = kmeans.labels_

# cluster_labels是一个数组，包含了每个样本所属簇的标签
1
2
3
4
5
6
7
8

3.2 Ιεραρχική ανάθεση ετικέτας ομαδοποίησης

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

# 假设X是数据集
hierarchical = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
hierarchical.fit(X)
cluster_labels = hierarchical.labels_

# 层次聚类同样会为每个样本分配一个聚类标签
1
2
3
4
5
6
7
8

3.3 Εκχώρηση ετικέτας ομαδοποίησης DBSCAN

from sklearn.cluster import DBSCAN

# 假设X是数据集
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
dbscan.fit(X)
cluster_labels = dbscan.labels_

# DBSCAN将为每个样本分配一个聚类标签，噪声点标签为-1
1
2
3
4
5
6
7
8

3.4 Ανάθεση ετικέτας ομαδοποίησης μοντέλου Gaussian Mixture

from sklearn.mixture import GaussianMixture

# 假设X是数据集
gmm = GaussianMixture(n_components=3)
gmm.fit(X)
cluster_labels = gmm.predict(X)

# 高斯混合模型通过预测为每个样本分配最可能的簇标签
1
2
3
4
5
6
7
8

4. Παράδειγμα εφαρμογής της ανάθεσης ετικετών ομαδοποίησης

Το παρακάτω είναι ένα παράδειγμα ανάθεσης ετικετών συμπλέγματος χρησιμοποιώντας τον αλγόριθμο ομαδοποίησης K-Means:

from sklearn.datasets import make_blobs

# 创建模拟数据集
X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)

# 应用K-Means聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
kmeans.fit(X)

# 打印聚类标签
print("Cluster labels:", kmeans.labels_)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

5. Συμπέρασμα

Η ανάθεση ετικετών συμπλέγματος είναι ένα βασικό βήμα στην ανάλυση συστάδων, το οποίο καθορίζει τον τρόπο με τον οποίο τα δείγματα εκχωρούνται σε διαφορετικά συμπλέγματα. Το sklearn παρέχει μια ποικιλία αλγορίθμων ομαδοποίησης, καθένας από τους οποίους έχει τον συγκεκριμένο μηχανισμό ανάθεσης ετικετών. Μέσω αυτού του άρθρου, μάθαμε για τους διαφορετικούς αλγόριθμους ομαδοποίησης στο sklearn και τις μεθόδους ανάθεσης ετικετών συμπλέγματος και παρέχουμε πρακτικά παραδείγματα κώδικα.

Ελπίζω ότι αυτό το άρθρο μπορεί να βοηθήσει τους αναγνώστες να κατανοήσουν καλύτερα τη διαδικασία ανάθεσης ετικετών συμπλέγματος και να κατακτήσουν τις μεθόδους εφαρμογής αυτών των τεχνικών στο sklearn. Καθώς ο όγκος των δεδομένων συνεχίζει να αυξάνεται και η ζήτηση για ανάλυση αυξάνεται, η ανάλυση συστάδων και η ανάθεση ετικετών συστάδων θα διαδραματίζουν όλο και πιο σημαντικό ρόλο στον τομέα της επιστήμης δεδομένων.